基于径向基神经网络的大连站客运量预测

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.     

铁路车辆修理用液压铆钉机蓄能器与冲击活塞的最佳耦合

隔膜式蓄能器是ＰＨＲ－１型液压铆钉机的重要部件，由于它具有储存压力能的功能，保证了铆钉机冲击活塞在各工作阶段的正常工作，为此要求蓄能器的容积变化能与冲击活寒所需汉量实现最佳耦合，本就是寻求这一工况得以实现的工作点。     

公路建设项目可行性研究中水运转移量预测方法

公路交通与其他运输方式之间的客货转移量预测是公路工程可行性研究中的一项重要内容。因此，通过分析水路运输的特点．研究由现况的运量、运距等数据推算出水运OD分布的方法，进而提出水运转移量预测的方法和数学模型，具有较高的实用价值。     

高速公路项目的交通量预测方法探讨

从高速公路项目的自身特点出发,探讨了在建设项目工程可行性研究中,应用区域经济学分区理论,在区域社会经济发展预测的基础上,用四阶段法进行交通量预测的方法。     

遗传神经网络在公交客流量预测中的应用研究

全面考虑影响公交客流量的各个因素，建立遗传神经网络预测模型，并把其预测结果和神经网络BP算法的预测结果进行比较．这种方法具有很强的学习能力和自适应性，其预测结果优于神经网络BP算法的预测结果，故具有很好的应用价值。     

高大厂房分层供热数值模拟研究

根据高大厂房分层供热的特点，在对物理模型合理简化的基础上，采用二维Ｋ－ε紊流模型进行数值模拟，利用控制容积法对控制方程进行了离散，同时采用交错网格和ＳＩＭＰＬＥ法，建立了计算高大厂房速度场和温度场的数值模拟软件。结合太原机务段厂房供热改造课题，计算不同室外气温下厂房内的温度分布以及室内工作区平均室温满足采暖要求时室外气温最小值。     

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车辆行驶里程(VMT)估算是包括尾气评估在内的许多交通工程相关领域研究工作的基础.由于在现行的技术条件下难以得到VMT的真实值,VMT只能根据其他信息估测获得.目前主要使用的两种方法是“基于交通量方法”和“非基于交通量方法”,这两种方法各有其优缺点.在实际操作中,“基于交通量方法”的应用更为广泛，但不足之处是，它仅仅将采样得到的交通流量数据简单用于其它具有相同道路等级的路段上来估测VMT,而没有考虑各路段的具体特征对VMT的影响.本文提出了一种新的VMT估算模型,该模型引入指数回归模型,结合采样交通流量和路段特征来估测流量和VMT.在实际运用中,该模型在现有技术条件下也易于标定.同时,为了使研究结果直接用于尾气评估模型MOBILE6,对VMT又按速度和时间进行了进一步分解.由于在国内实验条件下难以收集到验证该模型所需的大量配套数据,因此,结合美国休斯顿西南地区所提供的相关交通数据对模型作了有效性检验.研究结果表明,通过该模型得到的VMT比美国EPA提供的交通流量方法(TCM)得到的值更接近实际;同时,将该模型得到的VMT输入到MOBILE6后经运算得到的尾气排放因子结果也比其使用缺省值和TCM提供值更为精确.     

掺合料技术应用于道路碾压混凝土的发展方向

道路碾压混凝土是一种新型筑路材料,有助于缓解当前我国建设需求与建设资金、资源的矛盾,在路基路面工程中具有较好的应用前景。分析碾压混凝土在我国道路建设应用的基础上,综合国内外最新研究成果与工程实践经验,结合对高掺量粉煤灰道路碾压混凝土、磨细矿渣粉道路碾压混凝土、硅灰道路碾压混凝土等的试验研究结论,论述了掺合料技术应用于道路碾压混凝土的发展方向。     

高速列车穿越有竖井隧道流场的数值模拟

为了降低噪声的影响，对高速列车穿越带有竖井的隧道时产生的压缩波进行了三维粘性流场数值模拟．控制方程采用三维粘性、可压缩、等熵、非定常流的Navier Stokes方程，空间离散采用中心有限体积法格式，时间离散采用预处理二阶精度多步后差分格式，对隧道壁采用壁面函数处理．计算结果与国外的试验结果基本一致．研究表明，竖井能降低隧道内的空气压力，其位置和断面大小对压力的变化有重要影响．     

土地利用模型在运量预测中的研究

随着我国社会主义市场经济体制的完善,传统计划经济时代的运量预测方法已经不能适应市场经济对运输业提出的要求.考虑到市场经济环境、运输服务性和价值尺度等因素对运量的影响,以及交通量与土地利用状况之间存在的辩证关系,基于应用节点土地利用模型进行区域交通量预测的思路,进一步分析运输生产具有的区域性质等特点,建立适用于区域交通量预测的节点土地利用模型,给出合适的模型求解算法,经实例证明,该模型可比其他预测方法取得更为精确的预测结果.